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Early Intelligent Diagnosis of Limb Deformity in Children by AI and Clinic Application

10 de abril de 2022 actualizado por: Children's Hospital of Fudan University

The Studies of Early Intelligent Diagnosis of Limb Deformity in Children by AI and Clinic Application

The limb deformity in children include congenital limb malformations or acquired from the damage of epiphyseal plate which caused by tumor, inflammation and trauma. Due to the complexity of the disease itself, rapid dynamic development and the characteristics of children's growth and development, the deformities are constantly changing. In addition, the serious lack of clinical diagnosis and treatment resources in the Department of Pediatric Orthopedics has led to the misdiagnosis and improper treatment of children's limb deformities. Thus, its necessary to find an intelligent way to help doctor to early diagnosis of limb deformity and provide a proper treatment in children.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

The extraction and application of big data of children's limb deformities, intelligent labeling of image data, precise positioning, and perfecting the anatomical data of children's limb deformities.Improve the positioning accuracy of key points in X-ray images of children's limb deformities by means of step-by-step supervision to improve the accuracy of diagnosis.Realize an intelligent report generation system that combines patient background information, establish an end-to-end auxiliary diagnosis and treatment suggestion demonstration application system; realize a full set of artificial intelligence solutions for children's skeletal deformities, early screening and diagnosis of children, and forming an intelligent referral system of children's limb deformities.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Anticipado)

9000

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: Bo Ning, PhD
  • Número de teléfono: +86 13585700275
  • Correo electrónico: ningbo@fudan.edu.cn

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

No mayor que 18 años (Niño, Adulto)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Children with limb deformity

Descripción

Inclusion Criteria:

Children with limb deformity

Exclusion Criteria:

Children without limb deformity

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
limb deformity children
the imaging of limb deformity diagnosis by AI
It is an observational study. No interventions.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Deformity detection
Periodo de tiempo: At enrollment
It is a binary variable (1/0). The radiographic features of children would be evaluated by artificial Intelligence. If the deformity was detected, variable would be setted into 1.
At enrollment

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: Bo Ning, PhD, Children's Hospital of Fudan University

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Publicaciones Generales

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Anticipado)

1 de diciembre de 2022

Finalización primaria (Anticipado)

1 de septiembre de 2023

Finalización del estudio (Anticipado)

1 de diciembre de 2024

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

22 de agosto de 2020

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

22 de agosto de 2020

Publicado por primera vez (Actual)

26 de agosto de 2020

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

12 de abril de 2022

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

10 de abril de 2022

Última verificación

1 de abril de 2022

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • ningbo1528

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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